python qlora_finetune.py \
    --model_name_or_path /home/robin/work_dir/llm/llm_pretrain_model/baichuan \
    --dataset_name olcc \
    --data_dir /home/robin/prompt_data/ \
    --load_from_local \
    --output_dir ./work_dir/olcc-baichuan-7b \
    --num_train_epochs 4 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --per_device_eval_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --evaluation_strategy steps \
    --eval_steps 20 \
    --save_strategy steps \
    --save_total_limit 5 \
    --save_steps 100 \
    --logging_strategy steps \
    --logging_steps 1 \
    --learning_rate 0.0002 \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --weight_decay 0.0 \
    --lr_scheduler_type constant \
    --adam_beta2 0.999 \
    --max_grad_norm 0.3 \
    --max_new_tokens 32 \
    --source_max_len 512 \
    --target_max_len 512 \
    --lora_r 64 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0.1 \
    --double_quant \
    --quant_type nf4 \
    --fp16 \
    --bits 4 \
    --gradient_checkpointing \
    --trust_remote_code \
    --do_train \
    --do_eval \
    --sample_generate \
    --data_seed 42 \
    --seed 0
